Tout savoir sur PyBrain, la bibliothèque open source pour des tâches de Machine Learning

L’apprentissage automatique est un sous-domaine de l’intelligence artificielle (IA). L’objectif principal de l’apprentissage automatique est de développer des systèmes capables d’améliorer leurs performances au fil du temps en tirant des enseignements des expériences ou des données passées. Pour cela, il s’appuie sur des bibliothèques spécialisées, comme Pybrain, qui offrent des algorithmes et des outils pour faciliter ce processus.

Qu’est-ce que Pybrain ?

PyBrain est l’abréviation de Python-Based Reinforcement Learning, Artificial Intelligence, and Neural Network Library (Bibliothèque d’apprentissage par renforcement, d’intelligence artificielle et de réseaux neuronaux basée sur Python). C’est donc une bibliothèque open source orientée Machine Learning, implémentée en Python.

Elle propose des outils pour construire et entraîner des réseaux neuronaux, ainsi que des algorithmes d’apprentissage automatique comme le Reinforcement Learning (apprentissage par renforcement) et l’apprentissage non supervisé. PyBrain a été notamment utilisé dans la recherche ou pour des applications telles que la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale et le traitement du langage naturel.

À quoi sert PyBrain ?

La bibliothèque de machine learning offre des fonctionnalités permettant de créer, entraîner et évaluer des modèles de réseaux de neurones artificiels. Avec PyBrain, les utilisateurs peuvent mettre en œuvre : 

• Des réseaux de neurones multicouches ou Multi-Layer Perceptrons (MLP), une architecture liée à la résolution de problèmes de classification et de régression ;
• des réseaux récurrents (Recurrent Neural Networks ou RNN) conçus pour traiter des données séquentielles, comme des séquences de mots dans un texte, des signaux temporels ou des séquences d’actions dans une vidéo ;
• des réseaux compétitifs également appelés cartes auto-organisatrices (Self-Organizing Maps – SOM), qui sont des réseaux de neurones non supervisés utilisant un mécanisme de compétition pour organiser les données en clusters ou en groupes de manière topologique ;
• des techniques d’apprentissage supervisé, dans lesquelles un modèle est entraîné sur un ensemble de données étiquetées ;
• des techniques d’apprentissage non supervisé, pour explorer et analyser des données sans étiquettes ;
• des techniques de Reinforcement Learning ou apprentissage par renforcement, une approche d’apprentissage automatique dans laquelle un agent apprend à prendre des décisions en interagissant avec un environnement.

La bibliothèque permet également de réaliser des tâches d’optimisation des hyperparamètres et de prétraitement des données pour améliorer les performances des modèles.

Quelles sont les caractéristiques de PyBrain ?

L’objectif de Pybrain est d’offrir des algorithmes flexibles, faciles à utiliser, mais puissants pour les tâches de Machine Learning. Les algorithmes peuvent aussi être testés et comparés dans des environnements dédiés.

Prise en charge de différents réseaux neuronaux

Un réseau est constitué de modules reliés entre eux par des liens. Pybrain prend en charge des réseaux neuronaux, comme les réseaux neuronaux convolutifs, FeedForward ou Recurrents. Les réseaux neuronaux convolutifs sont une catégorie conçue pour le traitement des données en grille, comme les images et les vidéos.

 Dans un réseau FeedForward, l’information circule entre les nœuds sans jamais revenir en arrière. C’est le premier et le plus simple dans le réseau neuronal artificiel. Les réseaux récurrents sont similaires à ceux du type feed-through. La différence réside dans le fait qu’un historique doit être sauvegardé à chaque étape. De plus, les utilisateurs de PyBrain peuvent créer facilement de nouvelles architectures de réseau de neurones et de nouvelles fonctions d’activation.

L’entraînement des réseaux de neurones

Un réseau neuronal doit être entraîné sur une base des données de test prévue spécifiquement. Pybrain utilise pour cela deux classes d’entraînement. La classe principale, Trainer est une base pour tous les entraîneurs d’apprentissage de la bibliothèque. Cette classe abstraite définit une interface commune pour les méthodes d’entraînement des différents types de réseaux neuronaux.

BackpropTrainer est une sous-classe spécifique de Trainer. Elle est utilisée pour l’entraînement des réseaux de neurones, dits à rétropropagation, comme les réseaux multicouches, par exemple. Pybrain propose des modules d’outils pouvant aider à construire facilement un réseau.

Les ensembles de données

Nous parlons ici des données disponibles pour les tests, la validation et la formation dans les réseaux. Les plus courants pris en charge par Pybrain sont les ensembles de données supervisés « SupervisedDataSet » et les ensembles de données de classification « ClassificationDataSet ».

Un ensemble de données supervisé est la forme la plus simple. Elle se compose de champs d’entrée et de champs cibles. Elle est utilisée principalement pour les tâches d’apprentissage supervisé. L’ensemble de données de classification est principalement utilisé pour résoudre les problèmes de classification.

La visualisation

Pour visualiser les performances des modèles d’apprentissage et des résultats de l’entraînement, Pybrain doit être connecté à un framework spécifique. Il peut être couplé à des bibliothèques de visualisation standards de Python telles que Matplotlib, Pyplot ou Seaborn.

Quel est le flux de travail de PyBrain ?

PyBrain suit plusieurs étapes pour créer, entraîner et évaluer des modèles d’apprentissage automatique. Vous devez commencer par importer les modules nécessaires de PyBrain, ainsi que d’autres bibliothèques Python pour la manipulation de données et la visualisation. Vous pouvez maintenant charger ou générer vos ensembles de données d’entraînement et de test. N’hésitez pas à effectuer des opérations de prétraitement, comme la normalisation, la réduction de dimension ou la sélection de caractéristiques.

Construisez votre réseau de neurones en utilisant les classes de PyBrain, comme « FeedForwardNetwork », « LinearLayer », « SigmoidLayer » ou « FullConnection ». Définissez son architecture en ajoutant des couches et des connexions. Créez un entraîneur et utilisez-le sur votre jeu de données d’entraînement en spécifiant le nombre d’époques d’entraînement et les paramètres d’apprentissage nécessaires. L’entraînement terminé, votre modèle vous permet de faire des prédictions sur le jeu de données de test ou sur de nouvelles données.

Vous pouvez évaluer les performances du modèle en comparant ses prédictions avec les véritables valeurs, grâce aux outils de visualisation de Matplotlib ou Seaborn. Pour améliorer les performances du modèle, il est possible d’expérimenter avec différents hyperparamètres du modèle, comme le nombre de couches ou de neurones ou encore le taux d’apprentissage. Mettez en place une boucle d’itération pour répéter toutes les étapes jusqu’à obtenir des performances satisfaisantes.

Quels sont les avantages et les inconvénients de PyBrain ?

La bibliothèque d’apprentissage Pybrain a connu une grande popularité notamment pour sa facilité d’utilisation et sa flexibilité. Elle présente toutefois un certain nombre d’inconvénients.

Les avantages de la bibliothèque de Machine Learning PyBrain

PyBrain est conçu pour être facile à utiliser, c’est une bibliothèque idéale pour les développeurs débutants en Machine Learning. Elle offre une grande flexibilité pour créer différents types de réseaux de neurones permettant aux utilisateurs de mettre en œuvre diverses architectures d’apprentissage. De plus, PyBrain prend en charge des tâches d’apprentissage supervisé, autant que non supervisé.

La bibliothèque est parfaitement adaptée pour le traitement des séquences, un avantage pour les tâches liées aux séquences temporelles et au langage naturel. Elle prend également en charge la création et l’entraînement de réseaux neuronaux convolutifs, particulièrement puissants pour les tâches de vision par ordinateur.

Les inconvénients de la bibliothèque de Machine Learning PyBrain

L’un des principaux inconvénients de PyBrain est que son développement a été arrêté. La bibliothèque ne reçoit plus des mises à jour et n’a donc pas incorporé les dernières avancées du Machine Learning. De fait, comparé aux bibliothèques modernes comme TensorFlow, PyTorch, ou scikit-learn, PyBrain est évidemment bien moins performant.

Toujours à cause de l’arrêt du développement, PyBrain n’a pas de support pour les architectures de réseaux de neurones récentes, comme les réseaux de neurones Transformer ou ceux avec mécanisme d’attention.

Pourquoi et comment utiliser PyBrain ?

Sans surprise, du fait de l’absence de mise à jour de la bibliothèque, PyBrain n’est pas recommandé pour développer des projets et les mettre en production. Toutefois, l’utilisation de Pybrain peut permettre d’apprendre et de tester des techniques de base de développement de Machine Learning. En effet, la bibliothèque est réputée pour sa simplicité et son accessibilité. Elle offre une variété de modèles de réseaux de neurones, comprenant des réseaux multicouches, récurrents, et convolutifs.

Elle est adaptée au traitement des données en grille, comme les images, les vidéos et les séquences temporelles. PyBrain peut donc convenir pour expérimenter et comprendre les concepts fondamentaux du Machine Learning, notamment les réseaux de neurones, les fonctions d’activation ou encore les méthodes d’apprentissage.

Si vous souhaitez vous former sur PyBrain, vous pouvez :

• Consulter la documentation officielle : bien que la bibliothèque ne soit plus activement développée, la documentation peut permettre de comprendre les concepts de base, les classes et les fonctionnalités ;
• Rechercher des tutoriels et des exemples en ligne : des ressources peuvent être disponibles sur des blogs, des forums de discussion ou des sites Web spécialisés sur le Machine Learning ;
• Rejoindre des forums de discussion et des communautés en ligne pour poser des questions, échanger des idées et obtenir de l’aide de la part d’autres utilisateurs de PyBrain ;
• Pratiquer en créant des modèles, en les entraînant sur des ensembles de données et en évaluant leurs performances ;
• Rejoindre des projets de Machine Learning utilisant PyBrain pour apprendre en travaillant sur des cas pratiques ;
• Rejoindre des communautés d’utilisateurs qui partagent leurs connaissances et leurs expériences sur PyBrain.

PyBrain a été une bibliothèque Python de Machine Learning populaire, connue pour sa simplicité et sa flexibilité. Cependant, son développement ayant été interrompu, d’autres bibliothèques d’apprentissage automatique modernes offrent de meilleures performances. Si vous démarrez un nouveau projet de Machine Learning, des bibliothèques telles que TensorFlow, scikit-learn, Numpy, Pandas ou Seaborn, seront donc plus adaptées.